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Effiziente Personalplanung: Eine Herausforderung für viele Branchen
Effiziente Personalplanung ist eine zentrale Herausforderung in vielen Branchen. Ein anschauliches Beispiel sind Krankenhäuser, die individuelle Arbeitslasten ausgleichen müssen, um Personalmangel zu vermeiden und gleichzeitig Vorschriften einzuhalten, indem sie medizinische Zertifikate überwachen. Die Dienstpläne müssen sehr widerstandsfähig gegenüber plötzlichen Personaländerungen sein und Fachkräfte vor klinischen Fehlern durch Ermüdung schützen.
Krankenhäuser nutzen diese Technik, um sicherzustellen, dass ihr Personal niemals überarbeitet ist und stets bereit ist, die höchste Pflegequalität zu bieten. Dies ist nur ein Beispiel für eine Branche, aber es kann auf viele andere Branchen angewendet werden.
Wie hilft Mixed Integer Programming bei der Personalplanung ?
Betrachten Sie zum Beispiel ein Personalplanungsproblem in einer Produktionswerkstatt mit vier Arbeitsstationen, die einen sieben-Tage-Planungshorizont mit zwei Schichten pro Tag erfordern. Jede der vier Arbeitsstationen benötigt pro Schicht vier qualifizierte Arbeiter. Die Belegschaft besteht aus zwei Arten von Mitarbeitern: Zeitarbeiter und Vertragsarbeiter.
- Vertragsarbeiter: Arbeiten fünf Schichten pro Woche, werden je nach Eignung für einen bestimmten Arbeitsplatz eingeteilt und verdienen 150 Euro pro Schicht. Sie können nur eine Schichthintereinander arbeiten.
- Zeitarbeitskräfte: Flexibel, können jedemArbeitsplatz zugewiesen werden, Kosten 300 Euro pro Schicht (können auch die Kosten der unbesetzten Stelle sein).
Das Ziel ist es, einen optimalen Zeitplan zu erstellen, der die Nebenbedingungen und Einschränkungen erfüllt:
- Den Bedarf an jeder Arbeitsstation decken (z.B. vier Arbeiter pro Arbeitsstation).
- Arbeitsgesetze einhalten (z.B. Arbeitszeitgrenzen, keine aufeinanderfolgenden Schichten).
- Berechtigungskriterien einhalten (z.B. Qualifikation für spezifische Aufgaben).
- Minimierung der gesamten Lohnarbeitskosten.
Dieses Tutorial kann leicht von Gesundheitsadministratoren, Industriemanagern und Personalplanern genutzt werden, um mit Hilfe des HybridSolver die optimale Personalplanung zu erstellen
Wie implementiert man Mixed Integer Programming zur Personalplanung in Python?
Die Implementierung eines Optimierungsproblems in Python ist ein einfacher Prozess:
- Problemparameter definieren (z.B. Gehalt und Kapazität).
- Zielfunktion definieren (z.B. Kosten minimieren).
- Weitere Nebenbedingungen (Anforderungen) definieren (z.B. maximale Arbeitsstunden).
- Modell berechnen (mit dem HybridSolver).
- Ergebnisse implementieren.
Durch diese strukturierte Vorgehensweise wird Klarheit gewährleistet und es wird einfacher, den Code in Zukunft zu verstehen und zu ändern..
Code-Implementierung: Optimierung der Personalplanung
Im Kern behandeln wir eine Herausforderung der Personalplanung anhand von Prinzipien aus dem Operations Research Bereich. Das bedeutet, dass wir Schichtzuweisungen optimieren und sicherstellen, dass qualifiziertes Personal für jede Aufgabe zur Verfügung steht, während alle notwendigen Anforderungen erfüllt werden. Das Ziel ist es, das beste Ergebnis zu erzielen und gleichzeitig die Zufriedenheit der Mitarbeiter sicherzustellen, indem wir mehrere bekannte ganzzahlige lineare Optimierungen kombinieren:
- Schichtzuweisung (Zuweisungsproblem)
- Workload Management (Load Balancing Problem)
- Eignung von Arbeitnehmern (Set Covering Problem)
- Maximale Schichtbegrenzung (Knapsack-Problem)
- Nicht-aufeinanderfolgende Schichten (Sequenzierungs-Problem)
In Kombination löst der Algorithmus einen optimalen Schichtplan, der den Bedarf deckt und die Arbeit fair unter den Mitarbeitern verteilt, innerhalb eines MILP-Problems. Jede Schicht wird von einem qualifizierten Fachmann abgedeckt, wodurch sichergestellt wird, dass kein Mitarbeiter die zulässige Arbeitslast überschreitet.
Im nächsten Schritt wird der HybridSolver genutzt, um den effizientesten Personalplan zu ermitteln. Die Lösung balanciert den Einsatz von Zeitarbeitern und Vertragsarbeitern, um die betrieblichen Anforderungen kosteneffektiv zu erfüllen. Die Planung kann jedoch komplexer werden, wenn zeitliche Schwankungen in der Nachfrage, zusätzliche Einschränkungen und eine größere Belegschaft berücksichtigt werden müssen. Probieren Sie es selbst aus. Hier ist die Code-Implementierung des Tutorials.
